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遗传影响对发展的年轻大脑和神经精神疾病的风险
抽象成像遗传学为辨别遗传变异和脑成像表型之间的关联提供了机会。从历史上看，该领域一直专注于成年人和青少年。很少有成像遗传学研究集中于婴儿期和幼儿期（从出生到6岁）的大脑发育。这是一个重要的知识差距，因为在产前和产后早期的大脑的发育变化受动态基因表达模式的调节，这些模式可能在建立个人患精神病和神经发育障碍的风险中起重要作用。在这篇综述中，我们总结了从婴儿早期到幼儿期的成像遗传学研究的发现，重点是研究神经精神疾病的遗传风险的研究。我们还介绍了婴儿期成像基因组学组织（起源），这是一个谜团的工作组（通过荟萃分析增强神经成像遗传学）联盟，该联盟的建立旨在促进婴儿期和童年时期和幼儿的大规模成像遗传学研究。
反对合成感知的神经遗传学案例
在过去的几年中，机器学习 (ML) 系统的发展迅速增加，单个 ML 模型可以执行的任务越多，它就变得越通用，用途也越广泛。因此，目标是以多模式工作，明确意图最终实现人工智能 (AGI)，它接近甚至超过人类的能力 (Goertzel 等人，2022 年；Goertzel 和 Pennachin，2007 年；Wang 和 Goertzel，2012 年)。人们普遍认为，最好的人工智能模型是最接近人类特征和能力的模型。由于模型是根据它们与拟人化基准的匹配程度来选择的，因此只要人类不断改进这些基准，人类就会继续将它们越来越多地拟人化，这似乎是很自然的。可以说，最好的人工智能系统是模仿人类意识输出的系统，这样局外人就无法将其与真人区分开来。这正是著名的图灵测试背后的核心思想，图灵测试是一个最初被称为“模仿游戏”的思想实验（图灵，1950 年）。1
遗传因素对年轻大脑发育和神经精神疾病风险的影响
摘要 影像遗传学为辨别遗传变异和大脑影像表型之间的关联提供了机会。从历史上看，该领域一直侧重于成人和青少年；很少有影像遗传学研究关注婴儿期和幼儿期（从出生到 6 岁）的大脑发育。这是一个重要的知识空白，因为产前和产后早期大脑的发育变化受动态基因表达模式的调控，这些模式可能在确定个体日后患精神疾病和神经发育障碍的风险方面发挥重要作用。在这篇综述中，我们总结了从婴儿早期到幼儿期的影像遗传学研究结果，重点关注研究神经精神疾病的遗传风险的研究。我们还介绍了婴儿成像基因组学组织 (ORIGINs)，它是 ENIGMA（通过荟萃分析增强神经成像遗传学）联盟的一个工作组，旨在促进婴儿和儿童早期大规模成像遗传学研究。
评估美国大战略
摘要评估美国（美国）过去的大战略是评估外交政策意图的有用指南，使我们能够获得重要的见解，以辨别各个政府下的美国外交政策的广泛模式。这种方法可以对学术和政策界有益于对拜登政府的外交政策优先事项，尤其是在东南亚安全方面。考虑到这一目标，我们的文章采用了外交政策评估领域采用的分析框架的变化，以检查美国大战略的可能选择。出于过度简化的风险，它选择并评估了美国大战略替代方案的四个样本：隔离主义，离岸平衡，选择性参与和深入参与。接下来，我们将重点放在最近的事件上，以评估哪种大型战略模式最能描述拜登政府的外交政策立场。我们的目的是，这些见解将帮助区域行为者预测并相应地应对拜登政府的外交政策立场。________________________________________________________
高速功能性光声显微镜成像小鼠脑单个血管中单脉冲刺激的快速初始下降波
充血反应 1,8,10,12,13，自从通过光谱学发现以来，引起了人们的浓厚兴趣 1,6,8–18。19 两种无标记成像技术，功能性磁共振成像 6,10,15–17 (fMRI) 和宽视野（反射模式）光学显微镜，1,11–14 都为理解初始下降做出了宝贵贡献。 fMRI 是目前神经成像的主流，它通过检测顺磁性脱氧血红蛋白，非侵入性地获得大脑皮层范围内的大脑功能映射。4,10 即使是用于小动物成像的小口径形式，fMRI 也缺乏空间分辨率来辨别直径 < 50 μ m 的脑微血管的动态，20 初始下降被认为是起源于此处。 8、10 理论上，宽视野光学显微镜具有足够的空间分辨率，但在分辨深层血管时，往返光学散射严重，对微小吸收变化的灵敏度低；21 它也缺乏深度分辨率。2 因此，初始倾角现象仍未得到充分探索。6、12、15
使用UTAUT模型对银行的研究
摘要人工智能（AI）和机器学习（ML）正在通过提供满足客户期望的解决方案来彻底改变金融领域。这些技术为客户提供了更简化，创新和安全的方法来管理和利用其财务状况。除了消费者互动之外，AI还可以增强从投资决策到算法交易和高级风险管理等的财务流程。因此，AI驱动的自动化有望成为一种变革性的力量，扩大了财务可及性并重塑了常规的银行业规范。这项研究阐明了AI和ML集成对金融服务行业中客户满意度的影响。为了衡量客户的情绪，进行了一项结构化调查，从果阿的不同银行客户那里获得了138个回复。利用UTAUT模型，采用了PLS-SEM分析框架来辨别各种决定因素之间的相互作用。经验结果强调了客户对基于AI/ML的银行业务的明显偏好，从而加强了AI/ML实施在银行业务中增强客户满意度的观念。
人工智能生成语言的人类启发法存在缺陷
人类交流越来越多地与人工智能生成的语言混合在一起。在聊天、电子邮件和社交媒体中，人工智能系统可以生成智能回复、自动完成和翻译。人工智能生成的语言通常不会被识别为人类语言，而是冒充人类语言，这引发了人们对新型欺骗和操纵形式的担忧。在这里，我们研究人类如何辨别最个人化和最重要的语言形式之一——自我呈现——是否由人工智能生成。在六项实验中，参与者（N = 4,600）试图检测由最先进的语言模型生成的自我呈现。在专业、酒店和约会环境中，我们发现人类无法检测人工智能生成的自我呈现。我们的研究结果表明，人类对人工智能生成语言的判断受到直觉但有缺陷的启发式方法的限制，例如将第一人称代词、自发措辞或家庭话题与人性联系起来。我们证明这些启发式方法使人类对生成语言的判断变得可预测和可操纵，从而使人工智能系统能够生成被认为比人类更人性化的语言。我们讨论了诸如 AI 口音之类的解决方案，以减少生成语言的欺骗潜力，限制对人类直觉的颠覆。
使用语言特征检测具有预训练模型的AI生成的文本
复杂的大语言模型的出现，例如Chatgpt和其他AI驱动的平台，导致了近距离模仿人类写作的文本的产生，这使得识别它是人类生成还是AI生成的内容非常具有挑战性。这对内容验证，学术完整性和检测误导性信息构成了重大挑战。为了解决这些问题，我们开发了一个分类系统，以使用多样化的HC3英语数据集区分人体编写的文本和a-ager of a-aged文本。此数据集利用语言肛门和结构特征，包括一部分语音标签，词汇大小，单词密度，词密度，具有被动的语音用法以及可读性指标，例如验收的读数，验阅读便捷，引起式和爆发性。我们采用了基于变压器和深入学习的模型来完成策略任务，例如CNN_BILSTM，RNN，BERT，GPT-2和ROBERTA。其中，罗伯塔模型表现出了优越的表现，其出色的精度为99.73。这些结果表明了尖端深度学习方法如何在数字领域中提出信息完整性。
mm-iglu：多模式互动基础语言理解
摘要本文探讨了人类机器人相互作用（HRI）内的交互式基础语言理解（IGLU）挑战。在此设置中，机器人解释了与其环境相关的用户命令，旨在辨别是否可以执行特定命令。如果面对歧义或不完整的数据，机器人提出了相关的澄清问题。从2022年IGLU竞争中汲取灵感，我们通过在MM-iglu中引入我们的多模式数据和自然语言描述来丰富数据集：多模式互动式的基础语言理解。利用基于BART的模型将用户的语句与环境的描述集成在一起，以及合并视觉和文本数据的尖端多模式大型语言模型，我们为域上正在进行的研究提供了宝贵的资源。此外，我们讨论了此类任务的评估方法，强调了传统的基于弦匹配的评估对此复杂的多模式挑战所施加的潜在局限性。此外，我们根据人类判断提供了评估基准，以解决此类基线模型的限制和能力。此资源在https://github.com/crux82/mm-iglu上的专用GitHub存储库中发布。
智能科学：人工智能如何彻底改变制药医学
人工智能 (AI) 是计算机科学领域的一门学科，它涵盖了能够模拟人类行为的机器的开发和利用，特别是在对数据进行精明的检查和解释方面。人工智能通过利用专门的算法来运作，它包括深度 (DL)、机器学习 (ML) 和自然语言处理 (NLP) 等技术。因此，人工智能已在药物化学和医疗保健研究中得到应用。所采用的人工智能模型涵盖了一系列方法，包括应用于药物或患者的无监督聚类技术，以辨别潜在的药物化合物或合适的患者群体。此外，监督式 ML 方法还用于提高治疗药物监测的有效性。此外，人工智能辅助预测临床试验的临床结果可以通过优先考虑可能成功的治疗干预来提高效率，从而使患者受益。人工智能还可以通过定位潜在的干预目标并评估其疗效来帮助创建个性化治疗。因此，本综述提供了对人工智能应用的最新进展以及制药医学领域使用的不同工具的见解。